Speech-Emotion-Analyzer 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

Speech-Emotion-Analyzer 项目的目录结构如下：

Speech-Emotion-Analyzer/
├── data/
│   ├── TESS_Toronto_emotional_speech_set_data/
│   └── save/
├── models/
│   ├── __init__.py
│   └── emotion_recognition.py
├── notebooks/
│   └── Speech Emotion Recognition.ipynb
├── utils/
│   ├── __init__.py
│   └── feature_extraction.py
├── README.md
├── requirements.txt
└── setup.py

目录结构介绍

• data/: 存放数据集的目录，包括 TESS 数据集和保存的模型数据。
• models/: 包含情感识别模型的相关文件。
  • emotion_recognition.py: 定义情感识别模型的主要文件。
• notebooks/: 包含 Jupyter Notebook 文件，用于数据分析和模型训练。
• utils/: 包含工具函数和特征提取的相关文件。
  • feature_extraction.py: 定义音频特征提取的函数。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• setup.py: 项目安装脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是 notebooks/Speech Emotion Recognition.ipynb，这是一个 Jupyter Notebook 文件，包含了数据预处理、模型训练和评估的完整流程。

启动文件介绍

• Speech Emotion Recognition.ipynb: 该文件包含了以下主要步骤：
  • 数据加载和预处理
  • 特征提取
  • 模型训练
  • 模型评估和测试

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要是 requirements.txt，它列出了运行该项目所需的 Python 包及其版本。

配置文件介绍

• requirements.txt: 该文件包含了项目依赖的 Python 包列表，例如：
  • numpy
  • pandas
  • scikit-learn
  • tensorflow
  • keras

通过安装这些依赖包，可以确保项目在本地环境中正常运行。

pip install -r requirements.txt

以上是 Speech-Emotion-Analyzer 项目的基本使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用该项目。